【样例说明】输入第一行为金额总数,第二行为硬币的不同面值;输出为需要的最少硬币数 2、算法思路 1、方法:动态规划法 2、dp[0]=0,从dp[1]开始,运算直至dp[MoneySum]。 3、动态转移方程:if(i-c[j]>=0) dp[i]=min(dp[i],dp[i-c[j]]+1); 注:输入数据的第二行以'\n'结尾,其中数据以空格间...
1 public static int backTrackingCoin(int[] coins, int k) {//回溯法+动态规划 2 if (coins == null || coins.length == 0 || k < 1) { 3 return 0; 4 } 5 int[][] matrix = new int[k + 1][coins.length + 1]; 6 for (int i = 1; i <= k; i++) { 7 for (int j =...
最后求解出来的找零所需的最少的硬币的数目是 4, 根据上面的树可以发现, 具体的分法不是唯一的. 动态规划的要素 DP 用于解决具有以下特征的问题: 最优子结构(最优原理): 问题的最优解决方案中包括子问题的最优解决方案 子问题重叠: 在某些地方, 我们多次解决同一子问题 动态规划的步骤 表征最佳子结构 递归定...
对于任何偶数金额,比如2、4、6等,我们可以用一个2元硬币替代两个1元硬币,这减少了硬币的总数。而对于比如金额3、5、7等含有奇数的金额,我们会尝试使用至少一个1元硬币,加上尽可能多的2元硬币。 4.加入5元硬币后的变化(注意金额5,10的显著减少): 总结 硬币找零问题是动态规划问题中的另一个经典案例。它展示...
有了状态和状态转移方程,这个问题基本上也就解决了。当然了,Talk is cheap,show me the code! 伪代码如下: /** * 硬币找零 * * @author sun * */ public class MinCoins { public static void main(String[] args) { int[] coins = { 1, 3, 5 }; ...
问题阐述 给定一些面值的硬币(数量不限)和需要找零的金额,求一个找零所需硬币数最少的方案。 现实生活中因其面值的特殊性,我们往往采用贪心策略,即每次选取满足条件的面值最大的硬币。如找零16元,贪心策略是10+5+1=16,而当硬币面值为1,5,8,10时,只需两个8元硬币即可满足。 分析 用动态规划的方法,屡次从子...
用一个实际例子来体现动态规划的算法思想——硬币找零问题。 硬币找零问题描述:现存在一堆面值为 V1、V2、V3 … 个单位的硬币,问最少需要多少个硬币才能找出总值为 T 个单位的零钱?假设这一堆面值分别为 1、2、5、21、25 元,需要找出总值 T 为 63 元的零钱。
硬币找零问题的动态规划实现 硬币找零问题的动态规划实现 ⼀，问题描述 给定⼀组硬币数，找出⼀组最少的硬币数，来找换零钱N。⽐如，可⽤来找零的硬币为: 1、3、4 待找的钱数为 6。⽤两个⾯值为3的硬币找零，最少硬币数为2。⽽不是 4，1，1 因此，总结下该问题的特征：①硬币可重复多次...
回到硬币找零问题 贪心算法的局限性 总结与升华 什么是动态规划 动态规划是一种通过“大而化小”的思路解决问题的算法。区别于一些固定形式的算法,如二分法,宽度优先搜索法,动态规划没有实际的步骤来规定第一步做什么第二步做什么。
动态规划与分治法不同之处在于分治法是将整体转变为数个相对独立的子问题,求解后组合 而动态规划则是将整体变为相互关联的子问题,通过整体的思想求解。 还是直接po代码吧